순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사 도를 나타내는 문서 값을 계산할 수 없기 때문에 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델 P-norm 모델이 개발되었다. 이러한 방법들은 부울 연산자를 유연하게 연산하는 공통된 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 지역적 문맥 분석 피드백(Local Context Analysis Feedback)을 이용한 웹 정보 검색 모델을 이용한다. 지역적 문맥 분석 피드백 모델의 연산 특성이 MMM(Max and Min Model), Paice, p-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
In recent years, automatic document summarization has been widely studied in the field of natural language processing thanks to the remarkable developments made using deep learning models. To decode a word, existing models for abstractive summarization usually represent the context of a document using the weighted hidden states of each input word when they decode it. Because the weights change at each decoding step, these weights reflect only the local context of a document. Therefore, it is difficult to generate a summary that reflects the overall context of a document. To solve this problem, we introduce the notion of a general context and propose a model for summarization based on it. The general context reflects overall context of the document that is independent of each decoding step. Experimental results using the CNN/Daily Mail dataset show that the proposed model outperforms existing models.
본 연구에서는 국내 11개 국외 5개의 법학도서관 웹사이트 내비게이션 시스템을 전역, 지역, 문맥, 지원 내비게이션으로 나누어 분석하였다. 그 결과 전역 내비게이션은 일관된 내비게이션을 제공해야 하며, 핵심지역과 기능에 바로 접근할 수 있어야 하는 것으로 나타났다. 지역 내비게이션의 Quick Link는 스크롤바의 이동이 가능하도록 제공할 필요가 있었다. 문맥 내비게이션의 메뉴의 수와 링크 유형은 가급적 적은 수를 제공해야 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 지원 내비게이션의 사이트맵과 사이트색인은 웹사이트의 콘텐트의 양에 따라 알맞게 제공해야 하며, 누락된 링크가 없어야 하며 제공내용이 충실해야 하는 것으로 나타났다.
This study explores the mobility patterns of Korean Early Study Aborad (ESA, hereafter) students in Singapore through a follow-up longitudinal case study, which was initially conducted about five years before this study. This study takes up transnational migration approach, focusing on family strategies and mobilization, which steered their mobility. Interviews with seven original families as well as 7 families additionally recruited in Singapore in 2012 were collected and analyzed by NVivo 9. In short, this study found that transnational mobility is composed of mobilities at global, regional and local levels. There were four types of mobilities; continuation of stay in Singapore, move from a third county to Singapore, return to Korea, and, what this research calls, fluid mobility. Examining the process of these mobilities shows that we need to consider at least three factors (performance of children's schooling; change of family circumstances; context of reception for both Singapore and Korea) as basic backgrounds. On this basis, the interplay between the context of receptions when aspirations for children's advancement by these transnational families made either facilitate or constrain their mobilities: contexts of Singapore and Korea may play a role of hurdle or trampoline. Also, local context of Singapore largely facilitate mobilities of Korean ESA families at both local and global levels.
한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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pp.597-614
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2001
Level 0: The Marekting Buzzword : □Confusion between DMU and Visualization □Having a Mobile Data Viewer/Analyser is Anyway a Prerequisite Level 1: Digital Pre-Assembly (DPA): □Building Digital Prototype before Physical Build □Usually a job for Packaging or Prototype Teams □Usually no time Left to take Feed-back into account before Actual Build Level 2: Design in Context: □All Designers within Car Maker do Local DMU before DPA Level 3: Design in Extended Context □Design in Context Expanded to Suppliers(omitted)
Juan Wang;Liquan Guo;Minghu Wu;Guanhai Chen;Zishan Liu;Yonggang Ye;Zetao Zhang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.701-720
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2023
Aerial objects are more challenging to segment than normal objects, which are usually smaller and have less textural detail. In the process of segmentation, target objects are easily omitted and misdetected, which is problematic. To alleviate these issues, we propose local aggregation feature pyramid networks (LAFPNs) and pyramid integrated context modules (PICMs) for aerial object segmentation. First, using an LAFPN, while strengthening the deep features, the extent to which low-level features interfere with high-level features is reduced, and numerous dense and small aerial targets are prevented from being mistakenly detected as a whole. Second, the PICM uses global information to guide local features, which enhances the network's comprehensive understanding of an entire image and reduces the missed detection of small aerial objects due to insufficient texture information. We evaluate our network with the MS COCO dataset using three categories: airplanes, birds, and kites. Compared with Mask R-CNN, our network achieves performance improvements of 1.7%, 4.9%, and 7.7% in terms of the AP metrics for the three categories. Without pretraining or any postprocessing, the segmentation performance of our network for aerial objects is superior to that of several recent methods based on classic algorithms.
Relevance feedback is the most popular query reformulation strategy in a relevance feedback cycle, the user is presented with a list of the retrieved documents and, after examining them, marks those which are relevant. In practice, only the top 10(or 20) ranked documents need to be examined. The main idea consists of selecting important terms, or expressions, attached to the documents that have been identified as relevant by the user, and of enhancing the importance of these terms in a new query formulation. The expected effect is that the new query will be moved towards the relevant documents and away from the non-relevant ones. Local analysis techniques are interesting because they take advantage of the local context provided with the query. In this regard, they seem more appropriate than global analysis techniques. In a local strategy, the documents retrieved for a given query q are examined at query time to determine terms for query expansion. This is similar to a relevance feedback cycle but might be done without assistance from the user.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.9-14
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2002
Boolean retrieval is simple and elegant. However, since there is no provision for term weighting, no ranking of the answer set is generated. As a result, the size of the output might be too large or too small. Relevance feedback is the most popular query reformulation strategy. in a relevance feedback cycle, the user is presented with a list of the retrieved documents and, after examining them, marks those which are relevant. In practice, only the top 10(or 20) ranked documents need to be examined. The main idea consists of selecting important terms, or expressions, attached to the documents that have been identified as relevant by the user, and of enhancing the importance of these terms in a new query formulation. The expected effect is that the new query will be moved towards the relevant documents and away from the non-relevant ones. Local analysis techniques are interesting because they take advantage of the local context provided with the query. In this regard, they seem more appropriate than global analysis techniques. In a local strategy, the documents retrieved for a given query q are examined at query time to determine terms for query expansion. This is similar to a relevance feedback cycle but might be done without assistance from the user.
본 연구는 현재 지자체들이 추진하고 있는 U-City 개발의 추진현황과 U-City 개발이 전체 도시적 맥락에서 추진될 수 있도록 그 기본 방향을 제시하고자 하였다. 이는 지방자치단체들이 U-City 추진을 위한 기본 계획을 수립함에 있어서 그 기본 방향 정립에 기초적인 관점을 제시한다는 측면에서 의미가 있다. 이를 위해 본 연구는 우선 유비쿼터스(ubiquitous)의 개념, U-City 구현을 위한 관련기술, 중앙정부 차원에서 추진하고 있는 유비쿼터스 관련 정책, 그리고 각 지방자치단체에서 추진하고 있는 U-City 개발 현황에 대하여 파악하였다. 끝으로 지방자치단체들의 U-City 개발에 있어서 기존 도시와의 관계와 도시 구조적 맥락에서 그 방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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